• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.227-245
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• 2023

기존 유통기업과 플랫폼을 중심으로 한 신생기업들이 언택트 쇼핑에서 만나면서, 언택트 쇼핑 안에서 기업들의 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. 이러한 상황에서 기업들은 자사만의 확실한 전략이 필요하다. 언택트 쇼핑에서 전략을 수립하기 위해서는 '고객경험'을 살펴보는 것이 매우 중요하다. 고객경험은 소비자가 기업이나 브랜드 등을 서비스 접점에서 만나 경험하는 모든 과정을 의미한다. 이 과정에서 소비자는 해당 기업과 브랜드를 지속이용 할 것인지를 판단한다. 본 연구는 언택트 쇼핑의 고객경험을 경험 품질을 통해 살펴보고, 기대일치 모델에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 본 연구의 중요한 결과는 다음과 같다. 첫째 상호작용품질, 정보품질, 결과품질이 기대일치에 영향을 미치는지 살펴본 결과 상호작용품질을 제외한 모든 품질이 기대일치에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째 상호작용품질, 정보품질, 결과품질이 지각된 유용성에 영향을 미치는지 살펴본 결과 역시, 상호작용 품질을 제외한 모든 품질이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결과를 살펴보면 정보품질이 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 언택트 쇼핑을 이용하는 소비자의 기대일치, 지각된 유용성 등을 충족하기 위해서는 정확하고 적합한 정보를 제공하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 다음으로 기대일치 모델 내에서 기대일치가 지각된 유용성에 영향을 미치는지 살펴본 결과, 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 또한 기대일치가 이용만족에도 영향을 미친다는 것을 알 수 있으며, 지각된 유용성이 이용만족에도 지지 되는 것을 확인 할 수 있다. 따라서 언택트 쇼핑에 관련된 고객경험 전략을 수립할 때 정보품질, 기대일치, 지각된 유용성이 가장 중요한 요인이기 때문에 이를 중심으로 관련된 전략을 수립하는 것이 필요하겠다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1339-1348
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• 2021

하천법에 의거하여 국내 하천들에는 상당한 국가예산으로 하천정비기본계획이 5-10년 주기로 수립되고 있으며, 홍수위 계산을 위한 HEC-RAS 모의에 필요한 하천단면 등 다양한 하천측량이 실시되고 있다. 그러나, 하천측량자료들은 하천관리지리정보시스템(RIMGIS)에 pdf 보고서 형태로만 제공되고, 원자료는 CAD 형식으로 하천정비계획을 수행한 설계사 등이 분산 소유하고 있어 관리 부재로 망실의 우려도 있어, 다른 용도로의 활용성이 상당히 저하되어 있는 실정이다. 그리고, 측량된 CAD 형식의 단면자료 등을 HEC-RAS에 활용할 때, 'Dream'과 같은 툴을 활용하나 거의 수작업에 가까운 시간과 비용이 소요되는 현실에 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결할 수 있는 툴인 RAUT(River information Auto Upload Tool)를 개발하였다. RAUT 툴은 첫째, 실무에서 하천기본계획 수립 시 활용되는 HEC-RAS 1차원 모형의 입력자료를 CAD 측량자료를 직접 수기로 입력 및 모의를 실시하는 복잡한 단계를 자동화시키고자 하였다. 둘째, 하천공간정보인 CAD측량 자료를 직접 읽어 표준 데이터 모델 (ArcRiver)기반 하천공간정보 DB에 자동 업로드하여 전국단위의 하천정비계획의 하천측량자료 관리가 가능하게 할 수 있다. 즉, 만약 RIMGIS가 RAUT와 같은 툴을 사용하면 하천단면과 같은 전국단위 하천측량 자료를 체계적으로 관리할 수 있게 된다는 의미이다. 개발한 RAUT는 제주도 한천유역을 대상으로 하천정비기본계획의 하천공간정보 CAD자료를 읽어들여 mySQL기반 공간 DB로 구축하고, 구축된 DB로부터 HEC-RAS 1차원 모의 실시하기 위한 지형자료를 자동으로 생성시키는 과정을 시범적으로 구현하였다.

• 식물병연구
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• 제28권3호
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• pp.113-121
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• 2022

벼 도열병은 전 세계적으로 발병하여 쌀 수확량을 크게 감소시키는 주요 식물병이다. 벼 도열병은 한국에서도 주기적으로 대발생하여 사회경제적으로 큰 피해를 입힌다. 이를 예방하기 위해서는 병 발생 예찰 시스템이 필요하다. 또한 병 발생에 대한 역학 조사는 식물병 관리를 위한 의사결정을 내릴 때 도움을 줄 수 있다. 현재 도열병 예찰 및 역학 조사는 주로 작물의 생육량, 기상 환경 요인 등 정량적으로 측정 가능한 정형 데이터를 기반으로 수행되고 있다. 정형 데이터와 함께 도열병 발생과 관련한 텍스트 자료들도 많이 축적되고 있다. 그러나 이러한 비정형 데이터를 이용한 역학 조사는 이루어지지 않고 있다. 비정형 데이터를 활용하여 유용한 정보를 추출한다면 도열병을 포함한 앞으로의 식물병 관리에 사용할 수 있을 것이다. 이 연구는 텍스트 마이닝을 통해 도열병 관련 뉴스 기사를 분석하여 우리나라에서 벼 도열병이 다발생한 연도와 지역을 조사하였고, 해당 지역의 평균 기온, 합계 강수량, 일조시간, 공급된 벼 품종을 분석하였다. 이를 통해 2020년 평년에 비해 낮은 기온과 일조시간 및 높은 강수량이 전국적인 도열병 다발생의 원인에 기여했고, 2021년 전라북도와 경상북도 일부 지역의 다발생은 비슷한 기상학적 요인에 의한 것으로 추측할 수 있었다. 더하여 같은 벼 품종의 연작에 의한 도열병 다발생 가능성과 질소 비료의 시비량이 병 발생에 미치는 영향에 대한 추후 연구가 필요하다. 결론적으로, 쏟아지는 정보의 홍수속에서 관련 기사를 종합적으로 보기 어렵다. 따라서, 텍스트 마이닝을 통해 얻은 결과로 특정 키워드들이 많이 관찰될 때 적극적 방제에 대한 의사결정을 할 수 있는 시스템이 구축될 필요가 있다. 이는 추후 딥러닝 기술과 접목되어 벼 도열병 역학 조사 도구로 사용될 수도 있을 것이다. 텍스트 마이닝을 통해 얻은 유의미한 정보를 기존의 정형 데이터 기반의 모델과 결합한다면 농업현장에서 병발생 예측 또는 방제기술 개선에 필요한 고품질 정보를 제공해줄 수 있을 것이라고 예상한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권5호
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• pp.333-346
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• 2024

수량과 수질 및 수생태를 동시에 고려한 수자원 관리를 위해서는 신뢰도 높은 중기 유량 예측 기술이 필수적이다. 이를 위해서는 기상자료의 특성에 대한 이해와 더불어, 시공간 해상도가 낮은 기상예측 정보를 고해상도 분포형 수문모형에서 효과적으로 활용하는 기술이 중요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형 WRF-Hydro와 선행시간 288시간까지의 기상정보를 제공하는 Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)를 활용해 고해상도 중기 유량 예측을 수행하고 적용성을 검토하였다. 이를 위해 대상 유역인 낙동강 지류 금호강 유역에 대해 100 m 공간해상도의 WRF-Hydro모형을 구축하고 기상지상관측자료 Automatic Weather Stations (AWS)& Automated Synoptic Observing Systems (ASOS), 기상수치예보모형 GDAPS, 기상재분석자료 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 입력자료로 적용한 유량 예측 모의 결과를 비교하였다. 2020~2022년 기간 3개의 강우사상에 대해 유역 평균 누적 강우량을 분석 결과, AWS&ASOS대비 GDAPS는 36%~234%, GLDAS 재분석자료는 80%~153% 범위의 과소 및 과대 산정되었음을 확인하였다. AWS&ASOS입력자료로 한 유량 예측 결과는 KGE, NSE지표가 유역 말단 강창교 지점 기준 0.6이상이었으나, GDAPS 기반 유량 모의는 강우 사상에 따라 KGE 값이 0.871~-0.131로 큰 변동성이 확인되었다. 한편, 첨두 유량 오차는 GDAPS가 GLDAS보다 크거나 비슷했지만, 첨두 홍수 발생시간의 오차는 AWS&ASOS, GDAPS, GLDAS가 각각 평균 3.7시간, 8.4시간, 70.1시간으로, 첨두 발생시간 측면에서는 GDAPS의 오차가 GLDAS보다 적었다. GDAPS를 입력자료로 한 WRF-Hydro 고해상도 중기 유량 예측은 첨두 유량의 불확실성은 크지만, 첨두 유량 발생시점에 대한 정확도는 상대적으로 높아 수자원 시설 운영에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 생태와환경
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• 제43권1호
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• pp.44-54
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• 2010

본 연구에서는 전극 4대강 권역 6개 주요 수계(남한강, 낙동강, 남강, 금강, 영산강 및 섬진강)의 본류를 대상으로 하여 공간분석과 현장조사 및 평가를 통한 강변저류지 조성 후보지를 결정하였다. 강변저류지는 하천변에 배후습지와 연결될 수 있는 대규모 인공습지의 형태로, 홍수조절, 용수공급, 수질정화, 생태문화공간 제공 등 다기능의 목적을 갖고 있다. 또한 조성된 강변저류지는 배후습지로서의 역할 역시 수행이 가능하여, 수문학적 및 생태학적 관점에서 상당히 높은 효율성을 갖는 요소이다. 따라서 강변저류지 조성 효과를 높이기 위한 선행적 절차는 조성 후보지를 선정하는 것이다. 본 연구에서는 지리정보와 현장특성 (생태계 연결성, 교육-문화적 여건 등)을 종합적으로 파악하여 분석을 실시하였다. GIS 분석 결과, 각 수계별로 남한강 $71.5\;km^2$, 낙동강 $54.1\;km^2$, 남강 $2.3\;km^2$, 금강 $79.0\;km^2$, 영산강 $46.4\;km^2$, 섬진강 $15.7\;km^2$ 수준의 강변저류지 가능지역이 탐색되었으며, 위치상으로는 중하류부의 하천 합류부 등에서 넓게 분포하는 패턴을 보였다. 이 결과를 바탕으후 총 106개 지점에 대한 현장조사를 실시한 결과, 대체로 남강, 금강 등의 수계에서 배후습지로서 양호한 기능이 기대되는 강변저류지 가능 지점이 주로 분포하였다. 특히 현장 조사 중 낙동강, 섬진강 수계의 일부 지점은 인곤 습지 서식처(우포 등)와의 연계성, 주요 생물분류군 서식처와의 인접성(수달 서식처 등), 문화재 및 생태환경 교육여건(생태학습관, 사찰 등) 이 잘 구축된 경우로 파악되어 매우 양호한 것으로 사료된다. 향후 이들 지점에 대해서 정밀한 수문학적 고찰이 진행될 경우 보다 수문-생태-문화-교육 차원에서 효율적인 강변저류지의 조성이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국기후변화학회지
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• 제4권4호
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• pp.409-416
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• 2013

최근 기후변화로 인한 인류의 피해가 나날이 늘고 있지만, 개인의 환경의식을 높일 수 있는 환경교육에 대한 공급은 수요를 따라 가지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 설문조사를 통해 향후 환경분야 교재 개발에 필요한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 서울과 경기 지역에서 총 139명의 학생을 대상으로 설문조사를 통해 과학기술과 기후변화, 신재생에너지에 관한 인식을 물어봤다. 가장 먼저 기초과학, 건강 및 의학, 우주항공, 생명과학, 전기전자, 정보통신, 에너지 및 자원, 환경 등 8가지 과학기술 분야 각각에 대한 관심도를 물었다. 이 결과, '건강 및 의학'에 대한 관심도가 49.6%로 가장 높았고, '환경'이 46.8%로 뒤를 이었다. 또한, "매우 관심 있다"고 응답한 학생에게 그 이유를 물어본 결과, '환경' 분야에선 '삶의 질 향상과 직접 연관되므로'라는 응답이 53.8%로, '개인적인 관심 때문'(38.5%)보다 많아, 다른 분야에서 '개인적인 관심 때문'이란 많은 것과 차이를 보였다. 기후변화와 관련해 대다수 중, 고등학생은 해마다 계절의 변화에 '차이가 있다'고 응답(90.6%)했고, 본인 혹은 지인들이 기후변화로 인한 피해를 경험한 경우는 18.0%로 조사됐다. 또한, 청소년들은 일생 동안 기후변화로 인해 자연재해를 '경험할 것'이란 응답이 94.2%로 매우 많아, 기후변화는 이미 일상적인 문제로 받아들여지고 있었다. 또한, 응답자들은 기후변화 해결을 위해 정부가 '전국민적 에너지 절약 운동'을 가장 우선적으로 추진해야 한다(30.9%)는 견해가 가장 많았고, '태양광, 풍력 등 신재생에너지 보급 확대'(24.5%), '폭염, 폭설, 홍수 등 재난에 대비한 기후변화 적응 대책시행'(22.3%), '온실가스 감축을 위한 배출권 거래제, 탄소세 등 제도 도입'(20.9%), '기타'(1.4%) 순으로 응답됐다. 신재생에너지의 뜻을 인지한 경우는 69.1%로 비인지(18.7%)보다 많았다. 그러나 '매우 잘 알고 있었다'는 18.7%로 적어, 현재는 신재생에너지에 대해 막연하게 아는 학생이 많은 것으로 파악됐다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.747-763
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• 2022

해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R² = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.